サーバーレス アップグレードのための Python でのモジュールの再ロード
拡張 Python サーバーを実行している場合、モジュールを再ロードすると、サーバーを再起動せずにサービスをアップグレードできます。これを達成する際の一般的な問題の 1 つは、リロードする前に古いモジュールを効率的にアンロードすることです。
解決策: importlib.reload() を使用する
Python には、組み込み関数 importlib.reload() が用意されています。 、モジュールのリロード用に特別に設計されています。これは、特に Python 3.4 以降の場合に効果的なソリューションです。
from importlib import reload # Python 3.4+ import foo while True: # Do some operations. if is_changed(foo): foo = reload(foo)
以前の Python 2 では、リロードは組み込みでした。 Python 3 では、imp モジュールに移動されました。ただし、3.4 では、imp は非推奨になり、importlib が優先されました。したがって、Python 3 以降を対象とする場合は、reload を呼び出すときに適切なモジュールを参照するか、インポートします。
実装例
Django の開発サーバーなどのさまざまな Web サーバーは、このメソッドを利用して動的を有効にします。サーバープロセスを再起動せずに更新します。モジュールレベルのコードのみが再実行され、拡張モジュールの init 関数は変更されないことに注意してください。また、古いオブジェクトは参照カウントがゼロになった場合にのみ再利用されることに注意してください。
特定のシナリオでは、Foo クラスが foo モジュールで定義されている場合、リロード後に Foo オブジェクトを再作成する必要があります。モジュール。
以上がサーバーを再起動せずに、サーバーレス アップグレード用の Python モジュールを効率的にリロードするにはどうすればよいですか?の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

Tomergelistsinpython、あなたはオペレーター、extendmethod、listcomfulting、olitertools.chain、それぞれの特異的advantages:1)operatorissimplebutlessforlargelist;

Python 3では、2つのリストをさまざまな方法で接続できます。1)小さなリストに適したオペレーターを使用しますが、大きなリストには非効率的です。 2)メモリ効率が高い大規模なリストに適した拡張方法を使用しますが、元のリストは変更されます。 3)元のリストを変更せずに、複数のリストをマージするのに適した *オペレーターを使用します。 4)Itertools.chainを使用します。これは、メモリ効率が高い大きなデータセットに適しています。

Join()メソッドを使用することは、Pythonのリストから文字列を接続する最も効率的な方法です。 1)join()メソッドを使用して、効率的で読みやすくなります。 2)サイクルは、大きなリストに演算子を非効率的に使用します。 3)リスト理解とJoin()の組み合わせは、変換が必要なシナリオに適しています。 4)redoce()メソッドは、他のタイプの削減に適していますが、文字列の連結には非効率的です。完全な文は終了します。

pythonexexecutionistheprocessoftransforningpythoncodeintoexecutabletructions.1)interpreterreadSthecode、変換intobytecode、thepythonvirtualmachine(pvm)executes.2)theglobalinterpreeterlock(gil)管理委員会、

Pythonの主な機能には次のものがあります。1。構文は簡潔で理解しやすく、初心者に適しています。 2。動的タイプシステム、開発速度の向上。 3。複数のタスクをサポートするリッチ標準ライブラリ。 4.強力なコミュニティとエコシステム、広範なサポートを提供する。 5。スクリプトと迅速なプロトタイピングに適した解釈。 6.さまざまなプログラミングスタイルに適したマルチパラダイムサポート。

Pythonは解釈された言語ですが、コンパイルプロセスも含まれています。 1)Pythonコードは最初にBytecodeにコンパイルされます。 2)ByteCodeは、Python Virtual Machineによって解釈および実行されます。 3)このハイブリッドメカニズムにより、Pythonは柔軟で効率的になりますが、完全にコンパイルされた言語ほど高速ではありません。

useaforloopwhenteratingoverasequenceor foraspificnumberoftimes; useawhileloopwhentinuninguntinuntilaConditionismet.forloopsareidealforknownownownownownownoptinuptinuptinuptinuptinutionsituations whileoopsuitsituations withinterminedationations。

pythonloopscanleadtoErrorslikeinfiniteloops、ModifiningListsDuringiteration、Off-Oneerrors、Zero-dexingissues、およびNestededLoopinefficiencies.toavoidhese:1)use'i


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